JPH05189562A - 濃淡画像の領域分割方法 - Google Patents
濃淡画像の領域分割方法Info
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- JPH05189562A JPH05189562A JP4002502A JP250292A JPH05189562A JP H05189562 A JPH05189562 A JP H05189562A JP 4002502 A JP4002502 A JP 4002502A JP 250292 A JP250292 A JP 250292A JP H05189562 A JPH05189562 A JP H05189562A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】従来、画像内に複数のテクスチャ（模様）を持
つ濃淡画像のテクスチャ領域同士を大まかに分割する
際、原濃度画像をｍ×ｍ画素の矩形領域に分割し、この
矩形領域の所定位置の１画素をサンプリングして縮小画
像を作り、更にこの縮小画像をｎ×ｎ画素の矩形小領域
に分割し、隣接する矩形小領域同士の濃度ヒストグラム
を比較してこの小領域同士の統合又は分離を行っていた
が、この場合、ｍ値の選択の如何ではテクスチャ情報が
欠落する惧れがあることを改善する。 【構成】原画像のｍ×ｍの矩形領域の画素の濃度平均値
を濃度平均値計算部３で求め、この平均値を濃度値とす
る画素を用いて、画像縮小部４を介し縮小画像を作り記
憶部５に記憶する。そしてこの縮小画像中のｎ×ｎ領域
の隣接領域同士の累積濃度ヒストグラムを作成比較部６
を介し作成して比較し、この隣接領域を統合又は分離
し、その結果を記憶部７に格納する。
つ濃淡画像のテクスチャ領域同士を大まかに分割する
際、原濃度画像をｍ×ｍ画素の矩形領域に分割し、この
矩形領域の所定位置の１画素をサンプリングして縮小画
像を作り、更にこの縮小画像をｎ×ｎ画素の矩形小領域
に分割し、隣接する矩形小領域同士の濃度ヒストグラム
を比較してこの小領域同士の統合又は分離を行っていた
が、この場合、ｍ値の選択の如何ではテクスチャ情報が
欠落する惧れがあることを改善する。 【構成】原画像のｍ×ｍの矩形領域の画素の濃度平均値
を濃度平均値計算部３で求め、この平均値を濃度値とす
る画素を用いて、画像縮小部４を介し縮小画像を作り記
憶部５に記憶する。そしてこの縮小画像中のｎ×ｎ領域
の隣接領域同士の累積濃度ヒストグラムを作成比較部６
を介し作成して比較し、この隣接領域を統合又は分離
し、その結果を記憶部７に格納する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、画像内に複数のテク
スチャ（模様）を有する濃淡画像を、画像処理装置によ
り領域分割するための領域分割方法に関する。なお以下
各図において同一の符号は同一もしくは相当部分を示
す。。
スチャ（模様）を有する濃淡画像を、画像処理装置によ
り領域分割するための領域分割方法に関する。なお以下
各図において同一の符号は同一もしくは相当部分を示
す。。
【０００２】
【従来の技術】図５，図６はこの種の濃淡画像を領域分
割する従来方法の説明図である。なお図５において
（ａ）は原濃淡画像、（ｂ）はこの原画像（ａ）の縮小
画像、８はテクスチャ領域＃１、９はテクスチャ領域＃
２、Ｚ（Ｚ１，Ｚ２）は矩形小領域、１１はサンプリン
グ画素である。また図６において（ａ）は図５（ｂ）の
矩形小領域Ｚ１の濃度ヒストグラム（つまり濃度（横
軸）別の画素数（縦軸）の分布）を示し、同じく図６
（ｂ）は図５（ｂ）の矩形小領域Ｚ２の濃度ヒストグラ
ムを示す。
割する従来方法の説明図である。なお図５において
（ａ）は原濃淡画像、（ｂ）はこの原画像（ａ）の縮小
画像、８はテクスチャ領域＃１、９はテクスチャ領域＃
２、Ｚ（Ｚ１，Ｚ２）は矩形小領域、１１はサンプリン
グ画素である。また図６において（ａ）は図５（ｂ）の
矩形小領域Ｚ１の濃度ヒストグラム（つまり濃度（横
軸）別の画素数（縦軸）の分布）を示し、同じく図６
（ｂ）は図５（ｂ）の矩形小領域Ｚ２の濃度ヒストグラ
ムを示す。
【０００３】即ち従来、濃淡画像を領域分割する方法と
しては、図５（ａ）のような原濃淡画像をｍ画素おきに
サンプリングして、縮小画像（ｂ）を作成し、得られた
縮小画像を各辺が所定画素数（この例では３個）からな
る矩形小領域Ｚ（Ｚ１，Ｚ２，…）に分割した後、図６
のように各小領域Ｚ１，Ｚ２の濃度ヒストグラムを求め
る。次に各小領域Ｚの濃度ヒストグラムを、これに隣接
する小領域Ｚの濃度ヒストグラムと比較し、２つの濃度
ヒストグラムのずれが基準値以下であれば、その２つの
小領域Ｚを１つの領域として統合する。この統合処理を
縮小画像内の全小領域Ｚについて行い、領域分割を行う
ものである。
しては、図５（ａ）のような原濃淡画像をｍ画素おきに
サンプリングして、縮小画像（ｂ）を作成し、得られた
縮小画像を各辺が所定画素数（この例では３個）からな
る矩形小領域Ｚ（Ｚ１，Ｚ２，…）に分割した後、図６
のように各小領域Ｚ１，Ｚ２の濃度ヒストグラムを求め
る。次に各小領域Ｚの濃度ヒストグラムを、これに隣接
する小領域Ｚの濃度ヒストグラムと比較し、２つの濃度
ヒストグラムのずれが基準値以下であれば、その２つの
小領域Ｚを１つの領域として統合する。この統合処理を
縮小画像内の全小領域Ｚについて行い、領域分割を行う
ものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上述した
従来の濃淡画像の領域分割方法においては、縮小画像を
作成する際のサンプリング間隔ｍの値によって、図５の
８のようなテクスチャ領域が無くなってしまうことがあ
るという問題があった。そこで本発明はこのような問題
を解消できるような濃淡画像の領域分割方法を提供する
ことを課題とする。
従来の濃淡画像の領域分割方法においては、縮小画像を
作成する際のサンプリング間隔ｍの値によって、図５の
８のようなテクスチャ領域が無くなってしまうことがあ
るという問題があった。そこで本発明はこのような問題
を解消できるような濃淡画像の領域分割方法を提供する
ことを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前記の課題を解決するた
めに請求項１の領域分割方法は、水平，垂直の２方向に
夫々等間隔に多値の画素が配列されてなる原濃淡画像を
各辺が夫々ｍ（ｘ個など）画素からなる第１の矩形領域
（Ａmnなど）に分割し、この第１の矩形領域を夫々代表
する１画素からなる縮小画像を各辺が夫々ｎ（ｓ個な
ど）画素からなる第２の矩形領域（矩形小領域Ｚなど）
に分割し、この第２の矩形領域の互いに隣接するもの同
士の濃度分布を比較してその差が所定値以下であるとき
はこの２つの第２の矩形領域を統合する濃淡画像の領域
分割方法であって、前記第１の矩形領域を代表する１画
素の濃度値を当該の第１の矩形領域の画素の濃度平均値
（Ｄmn）とする。
めに請求項１の領域分割方法は、水平，垂直の２方向に
夫々等間隔に多値の画素が配列されてなる原濃淡画像を
各辺が夫々ｍ（ｘ個など）画素からなる第１の矩形領域
（Ａmnなど）に分割し、この第１の矩形領域を夫々代表
する１画素からなる縮小画像を各辺が夫々ｎ（ｓ個な
ど）画素からなる第２の矩形領域（矩形小領域Ｚなど）
に分割し、この第２の矩形領域の互いに隣接するもの同
士の濃度分布を比較してその差が所定値以下であるとき
はこの２つの第２の矩形領域を統合する濃淡画像の領域
分割方法であって、前記第１の矩形領域を代表する１画
素の濃度値を当該の第１の矩形領域の画素の濃度平均値
（Ｄmn）とする。
【０００６】また請求項２の領域分割方法は、請求項１
に記載の領域分割方法において、前記濃度分布を示す量
として当該の第２の矩形領域についての累積濃度ヒスト
グラム（Ｈ（ｄ））を用いる。
に記載の領域分割方法において、前記濃度分布を示す量
として当該の第２の矩形領域についての累積濃度ヒスト
グラム（Ｈ（ｄ））を用いる。
【０００７】
【作用】原濃淡画像を（ｘ画素）×（ｘ画素）の矩形領
域Ａmnに分割し、各矩形領域内の画素濃度の平均値Ｄmn
を求め、その濃度平均値を画素濃度値とした画素を対応
する矩形領域Ａmnを代表する画素として縮小画像を作成
する。そして、この縮小画像を更に（ｓ画素）×（ｓ画
素）の矩形小領域Ｚに分け、この小領域Ｚの隣接するも
の同士の累積濃度ヒストグラムＨ（ｄ）を比較して領域
分割を行う。このように縮小画像作成の際、矩形領域Ａ
mn内の濃度平均値Ｄmnを求め、この値を縮小画像の画素
の濃度値とすることで、縮小前の原濃淡画像の各画素の
濃度値を反映するようにする。よって、縮小画像におい
ても、縮小前の画像のテクスチャの情報を完全には欠落
させずに、大まかな領域分割を行うことができる。
域Ａmnに分割し、各矩形領域内の画素濃度の平均値Ｄmn
を求め、その濃度平均値を画素濃度値とした画素を対応
する矩形領域Ａmnを代表する画素として縮小画像を作成
する。そして、この縮小画像を更に（ｓ画素）×（ｓ画
素）の矩形小領域Ｚに分け、この小領域Ｚの隣接するも
の同士の累積濃度ヒストグラムＨ（ｄ）を比較して領域
分割を行う。このように縮小画像作成の際、矩形領域Ａ
mn内の濃度平均値Ｄmnを求め、この値を縮小画像の画素
の濃度値とすることで、縮小前の原濃淡画像の各画素の
濃度値を反映するようにする。よって、縮小画像におい
ても、縮小前の画像のテクスチャの情報を完全には欠落
させずに、大まかな領域分割を行うことができる。
【０００８】
【実施例】以下図１ないし図４に基づいて本発明の実施
例を説明する。図１は本発明の実施例としての装置構成
を示すブロック図である。同図において１は画像入力装
置、２は原画像記憶部、３は濃度計算部、４は画像縮小
部、５は縮小画像記憶部、６は累積濃度ヒストグラム作
成比較部、７は結果記憶部である。次に図２ないし図４
は図１の動作説明用の図である。ここで図２は図５に対
応する画像図で、図２（ａ）は原濃淡画像であり、８お
よび９は夫々図５（ａ）と同様なテクスチャ領域＃１お
よび同領域＃２である。そして図２（ｂ）は上記（ａ）
の原画像の縮小画像であり、Ｚ（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，
…）はこの縮小画像内の矩形小領域である。次に図３は
図２（ｂ）の矩形小領域Ｚ１，Ｚ３についての後述する
累積濃度ヒストグラムやこのヒストグラムを比較する濃
度分布形状検定量の説明図であり、図４は図２（ｂ）の
縮小画像についての領域分割結果を示す図である。
例を説明する。図１は本発明の実施例としての装置構成
を示すブロック図である。同図において１は画像入力装
置、２は原画像記憶部、３は濃度計算部、４は画像縮小
部、５は縮小画像記憶部、６は累積濃度ヒストグラム作
成比較部、７は結果記憶部である。次に図２ないし図４
は図１の動作説明用の図である。ここで図２は図５に対
応する画像図で、図２（ａ）は原濃淡画像であり、８お
よび９は夫々図５（ａ）と同様なテクスチャ領域＃１お
よび同領域＃２である。そして図２（ｂ）は上記（ａ）
の原画像の縮小画像であり、Ｚ（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，
…）はこの縮小画像内の矩形小領域である。次に図３は
図２（ｂ）の矩形小領域Ｚ１，Ｚ３についての後述する
累積濃度ヒストグラムやこのヒストグラムを比較する濃
度分布形状検定量の説明図であり、図４は図２（ｂ）の
縮小画像についての領域分割結果を示す図である。
【０００９】次に図２〜図４を参照しつつ図１の各部の
動作を述べる。即ち図１の画像入力装置１から図２
（ａ）のような原濃淡画像が得られるものとする。この
濃淡画像は、原画像記憶部２に記憶されると同時に濃度
平均値計算部３に送られる。濃度平均値計算部３では、
予め設定された大きさ、つまり各辺の画素数ｘ（この例
では３個）からなる矩形領域を１つの矩形領域Ａmn（但
しｍ，ｎは領域の座標を示す）として原画像を複数個の
矩形領域に分割し、各領域内の濃度平均値Ｄmnを求め
る。すなわち Ｄmn＝（ d∈Amn Σｄ）／ｘ2 但し、ｄ：画素濃度値、 （ d∈Amn Σｄ）：矩形領域Ａmnについての各画素の濃
度値ｄの和、である。このようにして得られた濃度平均
値Ｄmnは画像縮小部４に送られ、ここで、１つの矩形領
域Ａmnの濃度平均値Ｄmnを矩形領域Ａmnを代表する１画
素の濃度値として、図２（ｂ）のような縮小画像を作成
する。
動作を述べる。即ち図１の画像入力装置１から図２
（ａ）のような原濃淡画像が得られるものとする。この
濃淡画像は、原画像記憶部２に記憶されると同時に濃度
平均値計算部３に送られる。濃度平均値計算部３では、
予め設定された大きさ、つまり各辺の画素数ｘ（この例
では３個）からなる矩形領域を１つの矩形領域Ａmn（但
しｍ，ｎは領域の座標を示す）として原画像を複数個の
矩形領域に分割し、各領域内の濃度平均値Ｄmnを求め
る。すなわち Ｄmn＝（ d∈Amn Σｄ）／ｘ2 但し、ｄ：画素濃度値、 （ d∈Amn Σｄ）：矩形領域Ａmnについての各画素の濃
度値ｄの和、である。このようにして得られた濃度平均
値Ｄmnは画像縮小部４に送られ、ここで、１つの矩形領
域Ａmnの濃度平均値Ｄmnを矩形領域Ａmnを代表する１画
素の濃度値として、図２（ｂ）のような縮小画像を作成
する。
【００１０】次に図２（ｂ）の縮小画像に対して、例え
ば統計的仮説検定法と呼ばれる方法を用いて領域分割を
行う。以下にこの統計的仮説検定法による領域分割方法
について説明する。まず、図２（ｂ）の縮小画像を各辺
の画素数ｓ×ｓ（但しこの例ではｓ＝３）の矩形小領域
Ｚ（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，…）に分割する。次に隣接する
矩形小領域Ｚ同士の濃度分布を後述のような方法で比較
し、濃度分布の形状が類似していれば、２つの小領域Ｚ
を統合し１つの領域とする。この統合処理を領域が統合
されなくなるまで反復することにより、図４の分割領域
１０と１１のような最終的な領域分割結果が得られる。
ば統計的仮説検定法と呼ばれる方法を用いて領域分割を
行う。以下にこの統計的仮説検定法による領域分割方法
について説明する。まず、図２（ｂ）の縮小画像を各辺
の画素数ｓ×ｓ（但しこの例ではｓ＝３）の矩形小領域
Ｚ（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，…）に分割する。次に隣接する
矩形小領域Ｚ同士の濃度分布を後述のような方法で比較
し、濃度分布の形状が類似していれば、２つの小領域Ｚ
を統合し１つの領域とする。この統合処理を領域が統合
されなくなるまで反復することにより、図４の分割領域
１０と１１のような最終的な領域分割結果が得られる。
【００１１】ここで例えば図２（ｂ）の隣接する２つの
矩形小領域Ｚ１とＺ３の濃度分布の形状を比較する方法
を述べる。いまｈ1(ｄ），ｈ3(ｄ）を夫々この領域Ｚ
１，Ｚ３の濃度ヒストグラムとする。これらのヒストグ
ラムから夫々累積濃度ヒストグラムＨ1(ｄ），Ｈ3(ｄ）
を求める。但しここで一般に矩形小領域Ｚの濃度ヒスト
グラムをｈ（ｄ）とすると、この領域Ｚについての累積
濃度ヒストグラムＨ（ｄ）はＨ（ｄ）＝ i=0Σd ｈ
（ｉ）として定義される。
矩形小領域Ｚ１とＺ３の濃度分布の形状を比較する方法
を述べる。いまｈ1(ｄ），ｈ3(ｄ）を夫々この領域Ｚ
１，Ｚ３の濃度ヒストグラムとする。これらのヒストグ
ラムから夫々累積濃度ヒストグラムＨ1(ｄ），Ｈ3(ｄ）
を求める。但しここで一般に矩形小領域Ｚの濃度ヒスト
グラムをｈ（ｄ）とすると、この領域Ｚについての累積
濃度ヒストグラムＨ（ｄ）はＨ（ｄ）＝ i=0Σd ｈ
（ｉ）として定義される。
【００１２】このようにして求めた累積濃度ヒストグラ
ムＨ1(ｄ），Ｈ3(ｄ）に対して、例えば次の（ａ），
（ｂ）のいずれかの検定法による濃度分布形状検定量Ｘ
としてのＸａ，Ｘｂを求める。即ち、 （ａ）Ｋolmogorov −Ｓmirnov検定法： Ｘ＝Ｘａ＝ dｍａｘ｜Ｈ1(ｄ）−Ｈ3(ｄ）｜…………………（１） つまりこの場合、検定量Ｘａは画素濃度値ｄを変数とし
たときの累積濃度ヒストグラムの差Ｈ1(ｄ）−Ｈ3(ｄ）
の絶対値の最大値として与えられる。 （ｂ）Ｓmoothed Ｄifference 検定法： Ｘ＝Ｘｂ＝ dΣ｜Ｈ1(ｄ）−Ｈ3(ｄ）｜………………………（２） つまりこの場合、検定量Ｘｂは累積濃度ヒストグラムの
差Ｈ1(ｄ）−Ｈ3(ｄ）の絶対値を、変数としての画素濃
度値ｄのすべてについて加算したもの（つまり次に述べ
る図３の斜線部の面積（全画素数）に相当する値）であ
る。このようにして次に前記式（１）又は（２）による
濃度分布形状検定量Ｘ（Ｘａ又はＸｂ）が予め設定され
たしきい値Ｔｈに対して、 Ｘ≦Ｔｈ であれば、この２つの矩形小領域Ｚ１，Ｚ３を１つの領
域に統合するものである。
ムＨ1(ｄ），Ｈ3(ｄ）に対して、例えば次の（ａ），
（ｂ）のいずれかの検定法による濃度分布形状検定量Ｘ
としてのＸａ，Ｘｂを求める。即ち、 （ａ）Ｋolmogorov −Ｓmirnov検定法： Ｘ＝Ｘａ＝ dｍａｘ｜Ｈ1(ｄ）−Ｈ3(ｄ）｜…………………（１） つまりこの場合、検定量Ｘａは画素濃度値ｄを変数とし
たときの累積濃度ヒストグラムの差Ｈ1(ｄ）−Ｈ3(ｄ）
の絶対値の最大値として与えられる。 （ｂ）Ｓmoothed Ｄifference 検定法： Ｘ＝Ｘｂ＝ dΣ｜Ｈ1(ｄ）−Ｈ3(ｄ）｜………………………（２） つまりこの場合、検定量Ｘｂは累積濃度ヒストグラムの
差Ｈ1(ｄ）−Ｈ3(ｄ）の絶対値を、変数としての画素濃
度値ｄのすべてについて加算したもの（つまり次に述べ
る図３の斜線部の面積（全画素数）に相当する値）であ
る。このようにして次に前記式（１）又は（２）による
濃度分布形状検定量Ｘ（Ｘａ又はＸｂ）が予め設定され
たしきい値Ｔｈに対して、 Ｘ≦Ｔｈ であれば、この２つの矩形小領域Ｚ１，Ｚ３を１つの領
域に統合するものである。
【００１３】図３は以上のようにして求められた累積濃
度ヒストグラムＨ1(ｄ），Ｈ3(ｄ）、および式（１），
（２）による検定量Ｘ（Ｘａ，Ｘｂ）の例を示すが、こ
の場合は領域Ｚ１とＺ３は別領域と解釈できる。そして
図２（ｂ）の縮小画像での領域分布結果は図４のよう
に、図２（ｂ）に示した範囲では１０，１１の２領域に
なる。
度ヒストグラムＨ1(ｄ），Ｈ3(ｄ）、および式（１），
（２）による検定量Ｘ（Ｘａ，Ｘｂ）の例を示すが、こ
の場合は領域Ｚ１とＺ３は別領域と解釈できる。そして
図２（ｂ）の縮小画像での領域分布結果は図４のよう
に、図２（ｂ）に示した範囲では１０，１１の２領域に
なる。
【００１４】なお、矩形小領域Ｚの一辺の長さｓは、領
域を他のテクスチャ領域と分割したい最小の大きさの５
０％程度の長さとすることが適当である。図２（ｂ）の
ような場合は、テクスチャ領域＃２程度の大きさを分割
したい最小の大きさと考えた場合に相当する。
域を他のテクスチャ領域と分割したい最小の大きさの５
０％程度の長さとすることが適当である。図２（ｂ）の
ような場合は、テクスチャ領域＃２程度の大きさを分割
したい最小の大きさと考えた場合に相当する。
【００１５】
【発明の効果】本発明によれば、領域分割を行う際に縮
小画像を用いることにより、濃度ヒストグラムの計算や
矩形領域統合時の計算量を削減し、特にこの縮小画像の
作成時には、原画像の各画像値から得られる濃度平均値
を使用しているので、縮小画像においても縮小前の原画
像のテクスチャの情報を完全には欠落させずに、大まか
な領域分割を行うことができる。
小画像を用いることにより、濃度ヒストグラムの計算や
矩形領域統合時の計算量を削減し、特にこの縮小画像の
作成時には、原画像の各画像値から得られる濃度平均値
を使用しているので、縮小画像においても縮小前の原画
像のテクスチャの情報を完全には欠落させずに、大まか
な領域分割を行うことができる。
【図１】本発明の実施例としてのハード構成を示すブロ
ック図
ック図
【図２】図１の動作を説明するための原画像とその縮小
画像の実施例を示す図
画像の実施例を示す図
【図３】図１の動作を説明するための累積濃度ヒストグ
ラムおよび濃度分布形状検定量の実施例を示す図
ラムおよび濃度分布形状検定量の実施例を示す図
【図４】図１に基づく領域分割結果の実施例を示す図
【図５】図２に対応する従来の原画像とその縮小画像を
示す図
示す図
【図６】図５における矩形小領域の濃度ヒストグラムを
示す図
示す図
１ 画像入力装置 ２ 原画像記憶部 ３ 濃度平均値計算部 ４ 画像縮小部 ５ 縮小画像記憶部 ６ 累積濃度ヒストグラム作成・比較部 ７ 結果記憶部 ８ テクスチャ領域＃１ ９ テクスチャ領域＃２ １０ 分割領域 １１ 分割領域 Ｚ（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，…） 矩形小領域 Ａmn 矩形領域 Ｄmn 濃度平均値 Ｈ（ｄ）（Ｈ1(ｄ），Ｈ3(ｄ） 累積濃度ヒストグラム Ｘ（Ｘａ，Ｘｂ） 濃度分布形状検定量
Claims (2)
- 【請求項１】水平，垂直の２方向に夫々等間隔に多値の
画素が配列されてなる原濃淡画像を各辺が夫々ｍ画素か
らなる第１の矩形領域に分割し、 この第１の矩形領域を夫々代表する１画素からなる縮小
画像を各辺が夫々ｎ画素からなる第２の矩形領域に分割
し、 この第２の矩形領域の互いに隣接するもの同士の濃度分
布を比較してその差が所定値以下であるときはこの２つ
の第２の矩形領域を統合する濃淡画像の領域分割方法で
あって、 前記第１の矩形領域を代表する１画素の濃度値を当該の
第１の矩形領域の画素の濃度平均値とすることを特徴と
する濃淡画像の領域分割方法。 - 【請求項２】請求項１に記載の領域分割方法において、
前記濃度分布を示す量として当該の第２の矩形領域につ
いての累積濃度ヒストグラムを用いることを特徴とする
濃淡画像の領域分割方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4002502A JP2988097B2 (ja) | 1992-01-10 | 1992-01-10 | 濃淡画像の領域分割方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4002502A JP2988097B2 (ja) | 1992-01-10 | 1992-01-10 | 濃淡画像の領域分割方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05189562A true JPH05189562A (ja) | 1993-07-30 |
| JP2988097B2 JP2988097B2 (ja) | 1999-12-06 |
Family
ID=11531139
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4002502A Expired - Fee Related JP2988097B2 (ja) | 1992-01-10 | 1992-01-10 | 濃淡画像の領域分割方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2988097B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1115971A (ja) * | 1997-06-19 | 1999-01-22 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像領域分割方法および画像領域分割装置 |
| US6760489B1 (en) | 1998-04-06 | 2004-07-06 | Seiko Epson Corporation | Apparatus and method for image data interpolation and medium on which image data interpolation program is recorded |
| KR100768056B1 (ko) * | 2005-08-29 | 2007-10-18 | 후지쯔 가부시끼가이샤 | 화상 처리 장치 |
| CN112972889A (zh) * | 2017-12-29 | 2021-06-18 | 深圳硅基仿生科技有限公司 | 图像处理装置和方法及视网膜刺激器 |
-
1992
- 1992-01-10 JP JP4002502A patent/JP2988097B2/ja not_active Expired - Fee Related
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